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Pace PC10 Galerie ansehen (1)
195-245/35-55 R16-19 28 Größen 2021

Pace PC10

Der Pace PC10 ist ein Tourenwagen Sommer Reifen für einen Personenkraftwagens.

6.5
Reifenbewertungen Basierend auf Nutzerbewertungen
Limited Vertrauen Aufschlüsselung anzeigen
Trockenhaftung
75%
Nassgriff
61%
Straßenfeedback
57%
Progressivität
60%
Verschleiß
75%
Komfort
66%
Kaufempfehlung
59%
11 Beurteilungen
65% Durchschnitt
123,040 Gefahrene Kilometer
Pace PC10

Pace PC10

Summer Budget
BETA
6.5 / 10
Basierend auf Nutzerbewertungen · Limited Vertrauen · Aktualisiert 30 Jan 2026

Der Tyre Reviews Score ist das umfassendste verfügbare Reifenbewertungssystem. Er aggregiert professionelle Testdaten aus zahlreichen unabhängigen Publikationen, Nutzerbewertungen und Konsistenzanalysen mithilfe Bayes'scher statistischer Methoden, gewichteter Normalisierung und einer an die Aktualität angepassten Bewertung, um eine einzige, zuverlässige Leistungsbewertung zu erstellen.

Erfahren Sie mehr über unsere Methodik.
Punktekomponenten
Professionelle Prüfungen
Gewicht: 80%
Tests: 0
Veröffentlichungen: 0
Nutzerbewertungen
Gewicht: 15%
Rezensionen: 11
Durchschnittsbewertung: 64.8%
Mindestanforderung: 5
Konsistenz
Gewicht: 5%
Standardabweichung des Ergebnisses: 1.94
Historische Punkte: 10
Methodik & Konfiguration
Bewertungsprozess
  1. Testdaten sammeln: Sammeln Sie Ergebnisse professioneller Reifentests aus verschiedenen Publikationen. Mindestens prozentuale Testanzahl erforderlich.
  2. Positionen normalisieren: Die Testpositionen werden mithilfe der exponentiellen Gewichtung (Faktor: 1.2) in Perzentilwerte umgerechnet.
  3. Aktualitätsgewichtung anwenden: Neuere Tests werden höher gewichtet, wobei die Abklingrate 0.95 beträgt.
  4. Nutzerbewertungen einbeziehen: Nutzerbewertungen einbeziehen (mindestens 5 Bewertungen). Gewichtung: 15%.
  5. Bayes'sche Glättung: Wenden Sie Bayesian prior (score: 7, weight: 1.5) an, um extreme Werte bei begrenzten Daten zu vermeiden.
  6. Endergebnis berechnen: Kombinieren Sie alle Komponenten unter Verwendung des Normalisierungsfaktors 1.1. Maximaler Score bei begrenzten Daten: 9.5.
Komponentengewichte
Testdaten
80%
Nutzerbewertungen
15%
Konsistenz
5%
Alle Konfigurationsparameter
ParameterWertBeschreibung
safety_weight 0.7 Weight multiplier for safety-related metrics
performance_weight 0.55 Weight multiplier for performance metrics
comfort_weight 0.4 Weight multiplier for comfort metrics
value_weight 0.45 Weight multiplier for value-for-money metrics
user_reviews_weight 0.15 How much user reviews contribute to the final score
test_data_weight 0.8 How much professional test data contributes to the final score
consistency_weight 0.05 How much score consistency contributes to the final score
recency_decay_rate 0.95 Rate at which older test results lose influence (higher = slower decay)
min_test_count 1 Minimum number of professional tests required
min_review_count 5 Minimum number of user reviews required
score_version 1.8 Current version of the scoring algorithm
score_normalization_factor 1.1 Factor used to normalize raw scores to the 0-10 scale
confidence_factor_weight 0.2 How much data confidence affects the final score
position_penalty_weight 0.2 Penalty applied for poor test positions
gap_penalty_threshold 8 Score gap (%) that triggers additional penalties
min_metrics_count 2 Minimum number of test metrics needed per test
limited_data_threshold 2 Number of tests below which data is considered limited
single_test_penalty 0.1 Score multiplier when only one test is available
critical_metric_penalty 0.7 Penalty for poor performance on critical safety metrics
critical_metric_threshold 70 Score below which a critical metric penalty applies
position_exponential_factor 1.2 Exponent used to amplify position-based scoring
position_exponential_threshold 0.9 Position percentile below which exponential scoring applies
gap_multiplier_critical 3 Multiplier for critical gap penalties
max_category_weight 2 Maximum weight any single category can have
max_score_limited_data 9.5 Score cap when data is limited
bayesian_prior_weight 1.5 Weight of the Bayesian prior in smoothing
bayesian_prior_score 7 Prior score used for Bayesian smoothing
evidence_test_multiplier 1.9 Multiplier for test evidence in confidence calculation
evidence_metric_divisor 3 Divisor for metric count in evidence calculation
evidence_review_divisor 10 Divisor for review count in evidence calculation
Alle Tests

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Top 3 Pace PC10 Beurteilungen

Bei 36% beim Fahren eines Volkswagen Passat B5 1.9 TDi (225/55 R17) auf mostly town für 7,000 average Kilometer
So ziemlich die schlechtesten Reifen die ich je hatte. Ich habe billig gekauft, weil ich dachte, sie wären ein guter Kauf, da ich dieses Auto nur für kurze Fahrten benutzt habe. Was für ein Fehler. Die Seitenwände brachen innerhalb weniger Monate, die Lenkung war ungenau, der gesamte Grip fühlte sich sehr unangenehm an, sie waren laut und schließlich gab ich auf, als die Reifen so viel Straßenlärm verursachten, dass ich dachte, die Lager würden versagen! Billig, aber überhaupt kein guter Kauf.
Frage stellen | Hilfreich 882
March 13, 2023
Bei 83% beim Fahren eines (225/45 R17) auf mostly country roads für 30,000 spirited Kilometer
Das lange Tragen eines insgesamt guten Reifens, sehr hart, erforderte eine Menge extremer Bestrafung.
August 22, 2020
Bei 60% beim Fahren eines BMW 325i (225/45 R17 W) auf a combination of roads für 4,000 spirited Kilometer
Guter trockener Grip und Straßenverhalten, sehr geringer Verschleiß. Schlechter nasser Griff, leichtes Übersteuern, aber vorhersehbar. Kam mit dem Auto, würde aber etwas anderes wählen, um den Nassgriff zu verbessern, wenn sie sich endlich abnutzen. BMW 325ti.
April 7, 2020
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